Джессі Елліс
26 лютого 2025 року, 09:32
Вивчіть еволюцію мовних моделей зору (VLMs) від аналізу одного зображення до всебічного розуміння відео, висвітлюючи їхні можливості в різних програмах.
Моделі мови VLMs(VLMs) швидко еволюціонували, перетворюючи ландшафт генеративного AI, інтегруючи візуальне розуміння з великими мовними моделями (LLMs). Початково представлені в 2020 році, VLMs обмежувалися текстом та введенням одного зображення. Однак останні досягнення розширили їх можливості, включаючи багато зображень та відео, що дозволяє виконувати складні завдання в галузі візійно-мовленнєвого спілкування, такі як візуальна відповідь на питання, підписання, пошук та узагальнення.
Підвищення точності VLM
За словами NVIDIA, точність VLM для конкретних випадків використання може бути підвищена за рахунок оперативного проектування та налаштування ваги моделі. Такі методи, як PEFT, дозволяють ефективно виконувати тонкі налаштування, хоча вони вимагають значних даних і обчислювальних ресурсів. З іншого боку, оперативне проектування може покращити якість виведення, регулюючи введення тексту під час виконання.
Розуміння одного зображення
VLMs відмінно справляються з розумінням одного зображення, визначенням, класифікацією та міркуванням щодо змісту зображення. Вони можуть надавати докладні описи та навіть перекладати текст у межах зображень. Для прямих трансляцій VLMs можуть виявляти події, аналізуючи окремі кадри, хоча цей метод обмежує їх здатність розуміти часові динаміки.
Розуміння багатофункціонального зображення
Можливості роботи з декількома зображеннями дозволяють VLM порівнювати та протиставляти зображення, пропонуючи покращений контекст для завдань, специфічних для конкретної предметної області. Наприклад, у роздрібній торгівлі VLM можуть оцінювати рівень запасів, аналізуючи зображення полиць магазинів. Надання додаткового контексту, такого як еталонне зображення, значно підвищує точність цих оцінок.
Розуміння відео
Розширені VLM тепер мають можливості розуміння відео, обробляючи багато кадрів для розуміння дій та тенденцій з часом. Це дозволяє їм відповідати на складні запитання щодо відео контенту, такі як ідентифікація дій або аномалій у послідовності. Послідовне візуальне розуміння захоплює прогресію подій, тоді як техніки тимчасової локалізації, такі як LITA, покращують здатність моделі точно визначати, коли відбуваються конкретні події.
Наприклад, VLM, який аналізує відео на складі, може виявити, як робочий робить випадок, надаючи докладні відповіді про сцену та потенційні небезпеки.
Для дослідження повного потенціалу VLMs, NVIDIA пропонує ресурси та інструменти для розробників. Зацікавлені особи можуть зареєструватися на вебінари та отримати доступ до зразків робочих процесів на платформах, таких як GitHub, щоб експериментувати з VLMs у різних додатках.
Для отримання більш глибокого розуміння VLM та їх застосувань відвідайте блог NVIDIA.
Джерело зображення: Shutterstock
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
